Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Построение динамической индивидуальной образовательной траектории обучающегося с учетом профессионального стандарта"

Работа на тему: Построение динамической индивидуальной образовательной траектории обучающегося с учетом профессионального стандарта
Оценка: хорошо.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
Кафедра программного обеспечения

РЕКОМЕНДОВАНО К ЗАЩИТЕ В ГЭК

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
ПОСТРОЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ С УЧЕТОМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО СТАНДАРТА

02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
Профиль «Технологии программирования»

Тюмень 2022 год

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ТЕКСТА 6
1.1 ИНДИВИДУАЛЬНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ТРАЕКТОРИЯ 6
1.2 ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ 8
1.3 ОПИСАНИЕ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ТЕКСТА 10
1.3.1 ПРЕДОБРАБОТКА ТЕКСТА 11
1.3.2 ВЕКТОРНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ТЕКСТОВ 12
1.3.3 МЕРЫ СХОДСТВА ТЕКСТОВ 14
ГЛАВА 2. ОПИСАНИЕ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММЫ 17
2.1 ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ И ТЕХНОЛОГИИ 17
2.2 СТРУКТУРА БАЗЫ ДАННЫХ 19
2.3 АРХИТЕКТУРА ПРИЛОЖЕНИЯ 24
2.4 ОПИСАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ ПРОГРАММЫ 26
2.5 ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ 34
2.6 ИНТЕРФЕЙС ПРИЛОЖЕНИЯ 35
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 42
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. КОД ПРЕДОБРАБОТКИ ТЕКСТОВ 44
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. КОД ВЕКТОРНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ТЕКСТОВ 45

ВВЕДЕНИЕ
Тюменский государственный университет среди первых в стране начал разработку и внедрение новой модели обучения, согласно которой каждый студент самостоятельно выстраивает для себя индивидуальную образовательную траекторию (ИОТ).
ИОТ – это уникальный образовательный маршрут обучающегося, который он прокладывает в образовательном пространстве на основе своих интересов, постоянно расширяя и усложняя свою учебную программу, выбирая новые дисциплины, и учебные форматы.
В соответствии с ИОТ каждый семестр, начиная со второго, студент ФГАОУ ВО Тюменского государственного университета (далее, ТюмГУ) должен выбрать интересующие его элективные курсы на предстоящий период обучения.
База данных по элективным дисциплинам постоянно обновляется, на данный момент содержит более 700 элективов в различных областях знаний.
Элективы – это обязательные для изучения курсы по выбору, которые предоставляют обучаемым возможность принять непосредственное участие в формировании собственной образовательной траектории, самостоятельно создавать пространство индивидуальной познавательной деятельности, расширяя основной профиль обучения.
Элективные курсы создаются в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта (далее – ФГОС).
ФГОС — это совокупность требований, обязательных при реализации основных образовательных программ начального общего, основного общего, среднего (полного) общего, начального профессионального, среднего профессионального и высшего профессионального образования образовательными учреждениями, имеющими государственную аккредитацию [8].
ФГОС содержит набор профессиональных стандартов (далее, ПС), в которых прописаны требования работодателя к работнику той или иной
профессии, то есть работодатели через механизм ПС сообщают о своих требованиях к их работникам.
Профессиональный стандарт – многофункциональный нормативный документ, определяющий в рамках конкретного вида профессиональной деятельности требования к содержанию и условиям труда, квалификации и компетенциям работников по различным квалификационным уровням [9].
Обучающийся не всегда может найти необходимую ему информацию по вопросам необходимых умений и знаний, которые могут пригодиться ему в будущем при трудоустройстве, особенно если он только начинает путь обучения или поменял образовательный маршрут.
Поэтому появляется идея помочь обучающемуся с выбором дисциплин для дополнительного изучения, основываясь на образовательное направление, на котором он проходит обучение, а также списке интересов, полученных при выполнении тестирования.
Целью данной выпускной квалификационной работы является разработка и внедрение в существующую систему модуля, позволяющего на основе профессионального стандарта образовательного направления рекомендовать студенту набор элективных дисциплин, составляющих его индивидуальную траекторию.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:
1) изучить методы анализа текстов на естественном языке;
2) исследовать алгоритмы определения близости текстов (на примере элективной дисциплины и профессионального стандарта);
3) реализовать алгоритм векторного представления текстов профстандартов и элективов;
4) выбрать метрику для оценки близости текстов описания элективных дисциплин и профстандартов;
5) определить сходство текстов элективов на основании профстандартов;
6) спроектировать и разработать подсистему для формирования образовательной траектории с учетом изменения выбора обучающегося.
В качестве входных данных используются:
• информация об элективных курсах, выгруженных из каталога МУП сервиса Modeus;
• профессиональные стандарты по каждому направлению обучения в ТюмГУ, взятые из реестра профессиональных стандартов;
• раздел профстандарта, содержащий трудовые функции, соответствующие профессиональной деятельности выпускников.
Для успешной подготовки и защиты выпускной квалификационной работы использовались средства и методы физической культуры и спорта с целью поддержания должного уровня физической подготовленности, обеспечивающую высокую умственную и физической работоспособность. В режим рабочего дня включались различные формы организации занятий физической культурой (физкультпаузы, физкультминутки, занятия избранным видом спорта) с целью профилактики утомления, появления хронических заболеваний и нормализации деятельности различных систем организма.
В рамках подготовки к защите выпускной квалификационной работы автором созданы и поддерживались безопасные условия жизнедеятельности, учитывающие возможность возникновении чрезвычайных ситуаций

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гиниятуллин В.М., Салихова М.А., Хлыбов А.В., Чурилов Д.А., Чурилова Е.А. ОЦЕНКА СЕМАНТИЧЕСКОЙ БЛИЗОСТИ МЕЖДУ КРИТЕРИЯМИ ОЦЕНИВАНИЯ В РАБОЧИХ ПРОГРАММАХ ВУЗА // Современные наукоемкие технологии. 2021. С. 12-19, [Электронный ресурс],
2. Документация к PostgreSQL 10. The PostgreSQL Global Development Group. Перевод на русский язык, 2015-2018гг.: Компания "Постгрес Профессиональный". [Электронный ресурс],
3. Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб- приложения. 3-е изд. — СПб.: Питер, 2020. — 512 с.: ил. — (Серия
«Библиотека программиста»). [Электронный ресурс],
4. Оськина К. А. Оптимизация метода классификации текстов, основанного на tf-idf, за счет введения дополнительных коэффициентов // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2016. №15 (754). [Электронный ресурс],
5. Половикова Ольга Николаевна, Фокина Виктория Владимировна Использование евклидова и манхэттенского расстояний в качестве меры близости для решения задачи классификации // Известия АлтГУ. 2010. №1-1. [Электронный ресурс],
6. Профессиональные стандарты в России: современное состояние вопроса, возможности применения / Под общ. ред. В.В. Федотовой. – Екатеринбург: УрФУ, 2013. – 51 с. [Электронный ресурс]
7. Сторожук Н.О., Коломойцева И.А. Анализ методов определения текстовой близости документов // Материалы студенческой секции IX Международной научно-технической конференции «Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование» (ИУСМКМ-2018). – Донецк: ДонНТУ, 2018. [Электронный ресурс],
8. ФГОС // fgos.ru [Электронный ресурс],
9. Шкарапута А. П. Математика и междисциплинарные исследования– 2019 материалы Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых с междунар. участием, 2019. c.90-92. [Электронный ресурс],
10. Bootstrap. [Электронный ресурс]
11. COSINE DISTANCE, COSINE SIMILARITY, ANGULAR COSINE DISTANCE, ANGULAR COSINE SIMILARITY [Электронный ресурс],
12. DBeaver – универсальный менеджер без данных. [Электронный ресурс]
13. Rajaraman, A.; Ullman, J.D. (2011). "Data Mining". Mining of Massive Datasets. pp. 1–17. [Электронный ресурс]